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A Dataside busca um Engenheiro de Machine Learning Sênior para liderar a concepção, desenvolvimento e operacionalização de soluções de ML/IA em ambientes de nuvem. Você atuará como consultor estratégico, definindo requisitos, padrões e mentoria para a equipe.
Será responsável por arquitetar soluções em nuvem, construir pipelines de CI/CD, implementar ML/AI/LLM Ops e orientar profissionais em estágio inicial.
O Engenheiro de Machine Learning Sênior na Dataside atua como liderança técnica na concepção, desenvolvimento e operacionalização de soluções de ML e IA em ambientes de nuvem, sendo responsável por arquitetar sistemas robustos, definir padrões e implementar processos eficientes de ML/AI/LLM Ops. Mais do que entregar soluções técnicas, esse profissional exerce um papel estratégico como consultor, onde analisa e faz levantamento dos requisitos necessários para entregas de qualidade e confiáveis, além disso, também auxilia no desenvolvimento dos membros menos experientes da equipe através de mentorias.
Arquitetar soluções de ML/IA baseadas em nuvem.
Criar e manter pipelines de CI/CD para deploy de modelos, pipelines ML/IA, e aplicações de ML/IA.
Implementar e otimizar processos de ML/AI/LLM Ops.
Definir padrões e processos para desenvolvimento de soluções de ML/IA.
Mentoria de profissionais Júnior.
Experiência sólida em projetos de Machine Learning e IA Generativa.
Conhecimento avançado em MLOps.
Proficiência em engenharia de software (SOLID, Clean Code, Clean Arch).
Experiência com CI/CD, versionamento com Git e deploy automatizado.
Capacidade de arquitetar soluções cloud para projetos de ML/IA.
Git.
Python.
Bancos SQL e NoSQL.
Desenvolvimento de REST API (FastAPI, Flask).
Serviços Cloud (Azure, AWS, GCP, Databricks).
Conhecimento dos processos de desenvolvimento e bibliotecas de ciências de dados (Pandas, scikit-learn).
Feature Store.
Serviços de modelos de IA Generativa (OpenAI, Gemini).
Ferramentas de desenvolvimento de apps de IA Generativa (LangChain, LangGraph, CrewAI).
Experiência com bancos vetoriais (Azure AI Search, MongoDB, Qdrant).
Docker, Kubernetes.
CI/CD.
Ferramentas de pipeline de ML (Azure ML, AWS SageMaker, GCP Vertex AI).
Proficiência em engenharia de software (SOLID, Clean Code, Clean Arch).
Ferramentas de IaC (Terraform).
Liderança.
Mentor.
Comunicação com desenvolvedores e business stakeholders.
Resolução de conflitos.
Pensamento estratégico.
Tomada de decisão.
AWS: Machine Learning Engineer Specialty.
GCP: Professional Machine Learning Engineer.
Databricks: Machine Learning Engineer Professional.
Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.